一种基于深度置信网络和扩展卡尔曼滤波的飞行器传感器信号融合方法

摘要

本发明公开一种基于深度置信网络和扩展卡尔曼滤波的飞行器传感器信号融合方法，首先，根据红外和雷达传感器不同的量测信号特征进行时空对准的信号预处理；然后，使用最优数据压缩算法将两者的信息进行压缩融合，形成新的观测量，并使用EKF实现飞行器的状态估计；最后，使用DBN算法根据收到的估计值与观测值实时估计并调整系统受到的实际观测噪声，提高EKF的跟踪精度。通过本发明方法有效解决了飞行器飞行过程中红外和雷达的传感器信号融合以及环境噪声的不确定性所导致的状态估计困难的问题。